Ведущая: Нам сегодня многое нужно обсудить, но давай начнём с тебя. Кто ты и чем занимаешься?
Майкл: Я родом из Цинциннати, штат Огайо, сейчас живу в Нью‑Йорке. Я работаю в Coatue — это управляющая компания (asset manager), мы инвестируем и в публичные, и в частные компании. Мой основной фокус — публичные акции. И сейчас у нас появился розничный продукт для частных инвесторов, над которым мы тоже активно работаем.
Как розничные инвесторы перевернули рынок
Ведущая: У Sorcery был очень насыщенный год в техно‑тематике. Один из самых интересных подкастов последних недель был с Китом Ройбой, как раз когда он вернулся в Opendoor в качестве председателя совета директоров. Там особенно чувствовалась такая «культовая» поддержка и фанатизм вокруг компании. Как, по твоему ощущению, изменился публичный рынок за последние годы?
Майкл: Если оглянуться лет на шесть–семь назад, понятия «массовый розничный инвестор» в нынешнем виде практически не существовало. То, что мне всегда нравилось в публичных рынках, — это доступность: любой человек может инвестировать.
Честно говоря, именно так я сам и начал. Я постоянно спорил о акциях с дедом. Он всю жизнь работал в сантехнической отрасли, то есть он не был профессиональным управляющим капиталом, но обожал инвестировать. Он выбирал компании, которые, как он верил, будут долго расти и наращивать стоимость, любил Уоррена Баффета и идею стоимостного инвестирования.
Перематываем вперёд на несколько лет — появляются Robinhood, массовый трейдинг розницы, плюс интернет в целом. Всё больше людей приходят на рынок, и влияние этого на котировки оказалось колоссальным.
До Coatue я работал в хедж‑фонде Melvin Capital. Многие наверняка о нём слышали — это тот самый фонд, который шортил GameStop. Я лично прожил период, когда мы были, наверное, лучшим по доходности хедж‑фондом в мире среди одиночных управляющих в стратегии long/short по акциям — и за две недели упали примерно на 50%.
Причина была в том, что мы в тот момент делали ставку против GameStop и недооценили, насколько мощной может быть розничная толпа, если она сосредотачивает всё внимание и деньги на одной конкретной акции.
С Opendoor мы видим похожую историю ажиотажа. У них отличная команда, вокруг их идей огромный энтузиазм, и на этой волне их акции, по‑моему, подскакивали что‑то вроде на 700% — просто на фоне ожиданий и «культа» вокруг компании.
Рыночная динамика очень изменилась. Появились и новые возможности, и новые риски.
С точки зрения рисков — сама идея того, что акция вроде GameStop может вырасти так, как она выросла, только за счёт интернета, Reddit и толпы вдохновлённых людей — такого раньше просто не было. Да, в истории были «шорт‑сквизы», но они обычно были привязаны к какому‑то событию: например, Volkswagen/Porsche — это была история с потенциальным поглощением. Здесь же — просто множество людей в интернете решили: «Мы будем это покупать» — и купили; шортисты были вынуждены закрываться; и это полностью изменило представление об инвестициях и о риске.
Как изменилась информация и источники идей
Ведущая: Как всё это изменило твою работу — то, какие данные и источники информации ты используешь?
Майкл: На мой взгляд, одна из лучших сторон публичных рынков — это то, что идеи могут прийти откуда угодно, потому что участвовать может любой.
Если посмотреть на то, как инвестировали в публичные акции лет 15 назад, ты получал квартальные отчёты (10‑Q), внеочередные отчёты (8‑K), годовые отчёты (10‑K). Менеджмент выступал на конференц‑звонках, и, в общем, это был основной массив информации. Плюс газеты — Wall Street Journal, New York Times.
Сегодня всё радикально иначе. Огромное количество людей, включая розничных инвесторов, публично высказывает мнения по акциям и делает реально серьёзный анализ. Зайдёшь на WallStreetBets — там, помимо мемов, есть и вполне настоящая аналитика. Вокруг — сумасшедшая «пролиферация» информации: подкасты вроде твоего, где гости делятся глубокими инсайтами.
Мы сейчас отслеживаем огромное количество сигналов. Смотрим, как часто акции упоминаются на Reddit, следим за Twitter/X, анализируем тренды по конкретным тикерам и темам. Интернет стал полноценным источником идей: и для новых акций, в которые стоит посмотреть, и для новых углов анализа по старым.
Это тот мир, в котором мы живём.
Масштаб Coatue и твой фокус
Ведущая: Если говорить конкретно о Coatue — какого размера фонд и на какой портфель ты больше всего смотришь?
Майкл: В целом под управлением Coatue сейчас около 60 миллиардов долларов. В публичных акциях — примерно 25 миллиардов. Помимо этого, у нас есть направление инвестиций в частные компании и кредитное направление.
Я почти всё своё время уделяю именно публичным акциям. Прелесть того, что у нас и публичный, и частный бизнес под одной крышей, в том, что я одновременно слежу и за OpenAI, и за Anthropic, и за другими частными компаниями — и понимаю, что происходит на частном рынке.
Во‑первых, потому что сегодня частные истории напрямую влияют на публичные компании, особенно в AI. Во‑вторых, когда наша private‑команда смотрит на сделку, взгляд с публичного рынка часто помогает: например, моё понимание того, как устроена цифровая реклама, может быть полезно при оценке частного adtech‑бизнеса.
Но мой основной фокус — TMT в публичных рынках: технологии, медиа, телеком. Я ищу акции, которые будут расти, и акции, которые, наоборот, будут падать. В рамках технологий это интернет, китайский интернет, облака. У нас довольно сплочённая команда, мы плотно работаем вместе.
История с AppLovin и «узнавание» компании
Ведущая: Какие‑то конкретные имена? Знаю, что нас познакомил Джек Гриффин (спасибо ему за это), и он рассказывал, что ты для них нашёл AppLovin.
Майкл: Да, AppLovin — отличная история. И она хорошо иллюстрирует, как вообще сегодня появляются идеи.
Была компания AppLovin. Тогда это была компания с капитализацией около 20 миллиардов долларов. Само название — AppLovin — звучит почти как мем. Сначала кажется, что это какая‑то шутка.
Бизнес у них — мобильная реклама в играх. То есть, когда ты в самолёте идёшь по проходу, смотришь на пассажиров и видишь у каждого на экране пасьянс, три в ряд, какие‑нибудь казуальные игры, Candy Crush, — это они показывают рекламу внутри этих игр. Я никогда раньше о них не слышал и не понимал, чем они именно занимаются.
Один знакомый позвонил и сказал: «Слушай, посмотри на них. Компания не такая уж большая, но там явно что‑то происходит, рост начинает сильно ускоряться». Я пригласил к нам в офис CEO — Адама Фороджи (Adam Foroughi) — и пошёл на встречу, зная о бизнесе только то, что он как‑то связан с мобильными играми.
Я очень хорошо помню этот момент. Я послушал Адама буквально минут пять, вышел из переговорки, тут же написал своему боссу: «Срочно зайди, тебе нужно с ним познакомиться». Он ответил: «Я занят». Я написал: «Поверь мне, зайди». Через пять минут общения с Адамом было абсолютно ясно, что это кто‑то необычный. Это, наверное, самый «включённый», сфокусированный человек, которого я когда‑либо встречал.
После встречи я сказал себе: «Нам нужно до конца это разложить».
Мы заметили, что всё, что тогда происходило на рынке цифровой рекламы в целом, как под микроскопом происходило в AppLovin. Большая идея такая: AI — огромная штука, и один из немногих сегментов, где мы уже сейчас видим реальные и значимые доходы от AI, — это digital‑реклама.
Посмотрим на Facebook* (Meta*). Их цель — показать тебе правильную рекламу в нужный момент. Все наработки в AI, в LLM‑ах, за последние годы напрямую улучшают способность платформ вроде Meta* показывать тебе именно те объявления, которые с наибольшей вероятностью тебя зацепят.
Когда я пришёл в Coatue, одним из первых заданий для меня было объяснить, почему Meta* (Facebook) сможет расти выручкой хотя бы на 10% в год. Это был период после изменений Apple с IDFA, когда Meta* потеряла значительную часть сигналов для трекинга пользователей. Был реальный вопрос: смогут ли они вообще снова ускориться выше 10%?
Прошло два года — сейчас они растут на уровне середины–верхней части диапазона 20‑с лишним процентов. Это казалось почти невозможным, но стало реальностью, потому что их рекламные алгоритмы (ad engines) заметно улучшились именно благодаря AI.
Адам рассказывал, как они в AppLovin тоже используют GPU для оптимизации рекламного бизнеса. До этого их выручка росла где‑то на 15% в год. После внедрения новых AI‑подходов — рост 15%, потом 50%, потом 70%. При капитализации около 20 миллиардов это выглядело невероятно интересно.
Мы взяли то, что он говорил, буквально как гипотезу «поверь в его слова» и загнали в модель дисконтированных денежных потоков (DCF). И мы просто не могли сделать сценарий, в котором даже в неблагоприятном варианте справедливая стоимость компании была бы меньше, чем утроение текущей. Это было одно из самых поразительных упражнений в моделировании, которое я видел.
Дальше мы стали больше общаться с Адамом, выстроили очень близкие отношения. AppLovin — прекрасный пример того, как AI уже сегодня «пере‑ускоряет» рекламные бизнесы.
Где реально зарабатывает AI: реклама и рекомендации
Ведущая: Если следить за такими компаниями во времени, особенно в рекламе, это хороший индикатор того, как внутри бизнеса реально внедряется AI. Реклама — один из первых сегментов, про который говорят, что его «полностью перевернёт» искусственный интеллект. Как ты видишь влияние AI на рекламные модели?
Майкл: Сейчас мы находимся в странной фазе рынка. Объявляются огромные объёмы капитальных затрат на AI‑инфраструктуру — каждый день новости: OpenAI заключает сделку с Nvidia или AMD, новые дата‑центры, новые GPU‑кластеры. Сотни миллиардов долларов инвестиций в инфраструктуру.
У инвесторов возникает нервозность: «А не пузырь ли это? Тратим безумные деньги, а где выручка?» ChatGPT, условно, берёт абонентскую плату 20–30–100 долларов в месяц — явно недостаточно, чтобы отбить все эти CAPEX.
Но если копнуть глубже, мы приходим к выводу: значительная часть выручки от AI уже существует. Её недостаточно для полного «оправдания» всех инвестиций, но она весьма ощутима — и основной сегмент здесь действительно реклама.
Фактически первый реальный кейс использования AI — это разгон темпов роста рекламных платформ сверх того, что мы закладывали раньше. Два года назад я бы предполагал, что выручка Meta* будет расти на 15% в год, теперь это 25%. Вот этот дополнительный рост — это и есть эффект AI, пусть не генеративного, а скорее ускоренного machine learning, работающего на GPU, который лучше понимает, какую рекламу и кому показать.
То же самое в Google: поиск, который многие ожидали увидеть с ростом ниже 10%, сейчас растёт в районе середины «тинейджерских» процентов, то есть 13–16%. Meta* растёт в высоких двадцатых. AppLovin ускоряется за счёт ML/AI.
Второй важный момент — рекомендательные системы. Если ты заходишь в Instagram, ты наверняка замечаешь: Reels стали заметно более «залипательными». Время, которое люди проводят в Instagram, довольно долго было почти на плато, а за последние 6 месяцев выросло примерно на 15%. Почему? Потому что те же GPU, которые раньше обучали модели для других задач, теперь во многом направлены на рекомендацию контента. Больше времени в приложении — больше показов рекламы — больше выручка.
Покупки будущего: агенты вместо рекламы?
Ведущая: А что дальше? Что происходит, когда появляются покупательские агенты (shopping agents) и вообще агентные системы? Как это меняет рекламную модель?
Майкл: Это большой открытый вопрос.
Сегодня мы уже видим первые интеграции: OpenAI анонсировала связку с Shopify и Etsy. Продукт в текущем виде ещё далеко не идеален и, на мой взгляд, пока не суперполезен для массового пользователя, но траектория понятна.
Если упростить, старая модель выглядела так: ты хочешь что‑то купить, идёшь в Google, вводишь «красные кроссовки для скейтбординга», получаешь список ссылок и рекламных блоков.
Следующий этап: ты идёшь в Gemini или ChatGPT и задаёшь тот же вопрос. Но теперь система знает о тебе гораздо больше и может предложить более точный набор вариантов. В такой модели потребность именно в классическом рекламном блоке резко падает — или исчезает.
Дальше — ещё интереснее. Подумай про Instagram. Всё чаще мне показывают товары, о которых я даже не догадывался, что хочу их купить. Я просто вижу рекламу, нажимаю кнопку, и через пару дней вещь у меня.
Тоби Лютке из Shopify очень точно однажды заметил: это на самом деле не импульсные покупки. Я и раньше в глубине души хотел эти вещи, просто не знал, что они существуют. Я бы никогда не пошёл в Google и не стал специально искать «такой‑то нестандартный кухонный нож». Но когда таргет показал его мне в Instagram — я его купил.
Теперь представь мир, где ты вообще ничего не запрашиваешь. Ты в чат‑интерфейсе вроде ChatGPT или Gemini, общаешься, AI знает, что ты планируешь поездку, чем занимаешься, что тебе нравится. И вдруг он сам говорит: «Слушай, у тебя скоро поездка в горы, тебе, возможно, нужен новый лыжный костюм» или «Мы тут обсуждали крафтовое пиво, вот интересный бокал/открывалка/пивоварня». Это уже не реклама в привычном виде, но с точки зрения продавца — это тот же маркетинговый бюджет.
Сегодня многие e‑commerce‑мерчанты тратят, скажем, 20% выручки на маркетинг, из них львиная доля идёт в Meta*, Google и прочие рекламные платформы, и маленькая доля — комиссиям Shopify. В мире «агентов» этот 20‑процентный пирог, скорее всего, будет делиться по‑другому. Меньше пойдёт Meta*, больше — тем, кто контролирует интерфейс и взаимоотношения с пользователем: Shopify, OpenAI, Google (Gemini) и т.п.
Но это всё ещё очень ранний этап, стратегические дискуссии об этом идут буквально каждый день.
AI меняется так быстро, что прошлый квартал уже неактуален
Ведущая: У меня будет скоро выпуск с Альфредом Лином, но он выйдет уже после этого разговора. Он и Рид Хоффман выступали летом на AI‑конференции Forerunner Ventures у Кирстен Грин. Альфред говорил очень интересную вещь: то, что было актуально три месяца назад, уже сегодня нерелевантно. То, что актуально сегодня, через три месяца тоже устареет. Всё меняется так быстро, что невозможно «спрогнозировать и расслабиться» — нужно постоянно быть в потоке, собирать данные и подстраиваться. Рид добавлял, что каждая технологическая эпоха определяется прежде всего бизнес‑моделью. Прошлую эпоху определяла реклама. Для AI мы пока до конца не понимаем, какая именно бизнес‑модель станет доминирующей. Как ты на это смотришь?
Майкл: То, что сказал Альфред, — это, пожалуй, максимально точное описание того, в какой точке мы находимся. Этот год — самый длинный год в моей жизни. Ощущение, что за один календарный год прошло три обычных.
Сейчас уже не вопрос «будет ли AI значимым?» — это решено. Вопрос — что именно он изменит и кто окажется выигравшим, а кто проигравшим. И это буквально может меняться изо дня в день.
Моя работа — это не «купил акцию, закрыл глаза и открыл через пять лет». Акции переоцениваются рынком каждый день. Приведу пример: Dev Day у OpenAI несколько дней назад.
Они выходят на сцену. Если твою компанию упоминали по имени в презентации, зачастую это толкуется рынком как потенциальная принадлежность к «слою агентов/интеграторов». И ещё не факт, что это действительно хорошо. Если все начнут пользоваться ChatGPT как интерфейсом, а ты окажешься «слоем ниже» — это может означать частичную дезинтермедиацию твоего бизнеса. Но в любом случае, в моменте рынок трактует это как позитив.
Если тебя назвали — «бах», +5% к котировке. Лучший пример — Mattel, производитель игрушек, никакая не «чистая» техкомпания. Их просто упомянули, и акция мгновенно выросла на 6%.
Это отражает текущую степень неопределённости: никто не знает, как именно всё развернётся, и любое, даже косвенное, упоминание в AI‑контексте мгновенно вшивается в оценку компании.
Поэтому большая часть нашей работы — быть на самом переднем крае понимания, что реально происходит, и очень быстро переводить это в финансовые последствия.
Как мы это делаем? Думаю, тут у Coatue есть важное отличие: мы осознанно тратим огромное количество времени на общение не только с менеджментом публичных компаний, но и с теми, кто создаёт технологии. С практиками.
Это означает: регулярные разговоры с OpenAI и Anthropic, с исследователями, инженерами, фаундерами AI‑стартапов. Эти люди каждый день живут в будущем, которое к нам приходит. Их инсайты безценны. Если ты просто сидишь за компьютером, строишь модели и прогнозы на 5 лет вперёд, не разговаривая с ними — ты почти гарантированно пропустишь большие волны.
Coatue исторически был успешен именно благодаря тому, что мы стремились быть «на острие» в каждой большой технологической волне — Web 1.0, Web 2.0, мобильный интернет, облака и т.д. В каждой волне были и победители, и проигравшие, и новые огромные рынки.
Сейчас, без сомнений, главная волна — AI. Это не особо спорное мнение. Наш взгляд: она масштабнее всех предыдущих. Поэтому мы намеренно проводим много времени с ключевыми людьми в индустрии. Они прямо говорят, что думают. Иногда — как Адам из AppLovin — они буквально предсказывают, что их выручка вырастет существенно быстрее, чем кто‑либо ожидает. Это те самые «золотые» кусочки информации, потому что исходят от людей, которые каждый день руками двигают рынок.
Важно и другое: когда начинается крупный технологический сдвиг, процессы почти всегда разворачиваются быстрее, чем кто‑либо прогнозировал.
Когда инвесторы осознали, что «чтобы делать AI, всем нужны GPU Nvidia», даже самые оптимистичные аналитики недооценили, сколько именно GPU потребуется. И наоборот, когда компания попадает под волну деструкции, темп «разрушения» бизнеса чаще всего оказывается выше, чем предполагалось. Если ты правильно поймаешь большой тренд и найдёшь настоящих победителей в нём, любая аккуратная DCF‑модель и расчёт мультипликаторов в итоге окажутся слишком консервативными в сторону победителей и слишком мягкими в сторону проигравших.
Хайп vs реальный AI: как понять, кто делает дело, а кто продаёт презентации
Ведущая: В самом начале текущего AI‑цикла, особенно год назад, было много маркетингового шума и мало реальных продуктов. Сейчас появляются настоящие применения, растёт adoption, но тогда отличить «реальных» от «красивых презентаций» было сложно. Как ты это делал в своей работе?
Майкл: Был период, когда публичная компания, выходя на отчёт, обязательно должна была сказать, как она «выигрывает от AI». Независимо от индустрии. Если в спиче CEO не было слова «AI», инвесторы воспринимали это как сигнал: «Они отстают».
В результате многие начали говорить про AI задолго до того, как реально начали внедрять его в операционную деятельность.
То же самое, кстати, сейчас происходит и в хедж‑фондовой индустрии: все говорят про свой «AI‑стек», но далеко не все реально перестраивают процессы.
Однако, на мой взгляд, мы сейчас вошли в следующую фазу: мы уже начали видеть доходы от AI. Да, год назад был момент паники: лето 2024‑го. Инфраструктура строится, GPU закупаются, дата‑центры расширяются, а инвесторы смотрят вокруг и спрашивают: «Окей, кроме ChatGPT, где всё остальное?»
Тогда акции многих инфраструктурных и тех компаний очень сильно просели: энергетика, коммуналка, дата‑центры, производители чипов, ряд софта — падали по 15–20% за три недели без фундаментальных изменений в бизнесе. Просто рынок не видел, где именно монетизируется этот будущий AI‑мир.
В тот момент мы поговорили с одним из ведущих инженеров в xAI (компания Маска). Он дал потрясающую метафору. Он сказал: «Смотрите на текущую модель как на ребёнка. С каждым прорывом в архитектуре, с ростом объёма вычислений IQ этого условного ребёнка растёт. Сегодня, по моим ощущениям (это было летом 2024‑го), IQ модели примерно 100. В современной экономике человек с IQ 100 может выполнять очень много задач. Но помните, это ребёнок. Он не может работать сразу. Нужно время, чтобы его “вырастить” — то есть построить вокруг него приложения, интерфейсы, инфраструктуру».
Смысл его мысли: текущий уровень технологий уже достаточен, чтобы зарабатывать большие деньги. Но существует лаг между возможностью и реальной монетизацией — время на создание продуктов.
Перематываем вперёд на год — и мы видим первые очевидные успехи. Самый сильный — это, конечно, разработка софта. Кодинг‑агенты.
Есть Cursor, был Windsurf до продажи, Cognition и другие. Это компании, которые уже сейчас генерируют существенную выручку. Не удивительно, что именно код оказался первой нишей: большинство людей, которые строят AI‑лаборатории, сами — разработчики. Первый вопрос, который они инстинктивно решают: «Как сделать мою работу проще и быстрее?»
Сейчас это начинает уходить далеко за рамки программирования. Появляются серьёзные продукты для финансового моделирования (Excel и аналоги), для автоматизации колл‑центров, для обслуживания клиентов, для внутренних аналитических задач.
Моё личное мнение (и это не обязательно официальная позиция всей Coatue) заключается в следующем: любая работа, которая в США предполагает работу за компьютером, в той или иной степени может быть автоматизирована AI. Включая мою.
По мере того как это разворачивается, возможностей для монетизации будет крайне много.
Автоматизация и занятость: как это влияет на выбор акций
Ведущая: Мы с тобой до записи обсуждали тему косвенных индикаторов: заморозка найма, сокращения, снижение темпов роста численности — как знак того, что внутри компании AI начинает заменять людей. Как ты смотришь на автоматизацию рабочих мест, когда выбираешь компании, на которые стоит ставить?
Майкл: Тут действительно есть две большие школы мысли.
Первая — оптимистичная относительно занятости — говорит: AI сделает каждого работника условно в 10 раз продуктивнее. Раз так, в конкурентной индустрии компании, наоборот, будут нанимать больше, чтобы использовать это преимущество и делать больше, чем конкуренты. То есть общее число занятых скорее растёт.
Вторая — к которой отношусь я — говорит, что мы получим огромный рост эффективности, и масштабы будут гораздо больше, чем условные «10x». Пример на мне: моя мечта — вместо пары аналитиков, которые работают со мной сейчас, иметь 20 AI‑агентов‑аналитиков, которые делают ту же работу, и при этом каждый из этих двух живых аналитиков тоже управляет своими 20–30 агентами.
В большинстве индустрий сейчас не столько массово увольняют людей, сколько замедляют найм. Хороший пример — графики по рынку труда для выпускников, идущих в разработку ПО.
Если спросить: «Какой первый массовый кейс использования AI в реальной работе сегодня?» — очевидный ответ: программирование. И ты уже видишь, как темпы найма junior‑разработчиков замедляются.
Для фондового рынка это, как ни странно, хороший сигнал. Возьмём, к примеру, Amazon или Meta* — представителей так называемой «Magnificent 7». На протяжении многих лет выручка у таких компаний росла на 20%+, а штат рос примерно теми же темпами. Если они перестают увеличивать численность персонала и держат её на плато, при этом продолжая расти выручкой на 20%, маржа подскакивает. Прибыль на акцию (EPS) растёт быстрее, и акции растут сильнее.
Это верно не только для бигтеха, а почти для всех отраслей.
Сложный, ещё не решённый вопрос — это макроуровень. Если AI действительно начинает замещать большое количество рабочих мест, что делают эти люди? Появятся ли новые отрасли, которые впитают высвободившиеся ресурсы? Если нет — что тогда с совокупным спросом? Акции Amazon могут взлететь, но кто будет покупать товары, если значимая часть населения потеряет работу?
Я лично умеренный оптимист. Думаю, этот процесс будет происходить чуть медленнее, чем прогнозируют самые мрачные сценарии. Но новые индустрии, новые форматы занятости, альтернативные источники дохода быть обязаны.
Одна важная следствие: это ещё один аргумент, почему рядовому американцу (и не только американцу) стоит инвестировать на фондовом рынке. AI будет увеличивать прибыль корпораций, а значит, общий рынок акций, скорее всего, будет расти. Мы можем стоять у истоков многолетнего бычьего рынка, когда выручка компаний растёт быстрее, чем их расходы, маржа расширяется, а мультипликаторы остаются или растут. И участие в этом росте через инвестиции становится способом компенсировать потенциальные риски автоматизации.
С точки зрения инвестора в публичные компании — это невероятно интересное время.
Компании, которые «AI‑нейтив» — уже выигрывают
Ведущая: Я недавно освещала IPO Klarna. Себастьян (CEO) очень чётко описал их разворот: сокращение численности, заморозка найма, ставка на автоматизацию. То же самое мы видим в Opendoor — у них ещё много своих специфических задач, но стратегически — серьёзное сокращение штата и ставка на внутренних AI‑агентов. На этом фоне как ты для себя сейчас устанавливаешь ценовые ориентиры по акциям — и в краткосрочном, и в долгосрочном горизонте?
Майкл: Сначала важная ремарка к твоему предыдущему тезису: самое захватывающее — это наблюдать за тем, как компании, которые по‑настоящему становятся «AI‑нейтив», уже выигрывают.
AppLovin — один из лучших примеров. Адам Форогхи известен тем, что у них, возможно, самый высокий показатель EBITDA на сотрудника среди всех публичных компаний в мире. Он обожает эту статистику и буквально одержим эффективностью.
Его подход: каждый в компании обязан научиться использовать AI — сейчас. Если не используешь — до свидания. И он выстраивает компанию не под возможности технологий сегодняшнего дня, а под то, где они будут через два года: когда модели станут намного лучше, а приложения — способными автоматизировать гораздо больший пласт задач. Он хочет, чтобы к тому моменту его компания была максимально готова это использовать.
Мы наблюдаем похожую философию и в других компаниях, хотя не все так агрессивны. Но именно эти «AI‑нейтив» игроки и будут победителями. Это большой лейтмотив внутри Coatue: мы постоянно смотрим, что лучшие компании делают с технологиями — и стараемся применять те же принципы у себя.
Например, когда происходил переход в облако, Филипп и Томас (основатели Coatue) были одними из первых инвесторов в облачные компании, и параллельно разворачивали у нас внутри облачную инфраструктуру. Мы построили мощную data science‑платформу, вдохновляясь лучшими практиками тех компаний, в которые инвестировали. Это сильно повысило нашу эффективность.
Теперь то же самое происходит с AI — только в разы быстрее. Я много времени сейчас трачу на вопрос: как мы внутри можем использовать AI, чтобы переосмыслить наш инвестиционный процесс.
Финансовый сектор, как ты знаешь, традиционно один из самых консервативных в плане внедрения технологий. Банки, хедж‑фонды часто — последние, кто переходит на новую технологическую парадигму. Мы видим в этом окно возможностей: создать «фонд будущего», который будет кардинально эффективнее классических структур. И это происходит прямо сейчас.
Я часто шучу (и друзья надо мной смеются), что уже сегодня 85% того, что я делаю, может быть выполнено AI. Вопрос не в том, достаточно ли технология развилась, а в том, как её внедрить организационно и процессно.
Поэтому мы сейчас нанимаем новый класс аналитиков с двойной задачей: во‑первых, выучить классический инвст‑процесс, во‑вторых, вместе со мной переизобрести его с использованием AI.
Сценарий простой: утро, ты приходишь в офис. Сейчас ты тратишь два часа на чтение всех sell‑side‑нотов в почте, чтобы вычленить несколько действительно важных. В будущем: AI‑агент фильтрует, суммирует, подсвечивает аномалии и важное. Построение модели: сегодня — часы ручной работы, завтра — одна кнопка. Интеграция разрозненных датасетов: сегодня — weeks of work, завтра — автоматизированный pipeline.
Если мы автоматизируем каждый шаг инвестиционного цикла, эти шесть новых аналитиков, которых мы нанимаем сейчас, через три года по сути будут полноценными «секторальными хедами», у каждого из которых по 25 AI‑агентов, работающих 24/7. Это очень вдохновляющая перспектива.
Ведущая: Ты не боишься за свою работу?
Майкл: Нет. В хедж‑фондовой индустрии вообще не так много людей. Наш бизнес не человекоёмкий, мы не колл‑центр на пять тысяч операторов. У нас нет давления «срочно уволить половину штата». Для нас главный приз — кратный рост эффективности.
Наша задача — находить хорошие идеи. Ограничивающий фактор — время: мы не можем одновременно глубоко смотреть на сотни направлений. Если у меня будет 25 агентов, которые непрерывно «прочёсывают» рынок, фандинг раунды, отчёты, данные, новости, альтернативные метрики, я абсолютно уверен, что мы сможем находить идеи лучше и раньше конкурентов.
И, что ещё важнее, я не думаю, что остальные фонды будут достаточно быстро внедрять AI подобным образом. Так что мы будем далеко впереди.
Когда я разговариваю с кандидатами‑аналитиками, мой основной тезис такой: «Мы научим вас классическому ремеслу инвестора, но дальше мы вместе переизобретём его с помощью AI. Через три года вы будете на порядки продуктивнее и сильнее, чем ваши сверстники в других фондах, которые только начнут догонять».
Я не думаю, что меня «выключит» AI в ближайшее время. Я, скорее, хочу быть тем, кто этим AI управляет. Хоть иронично, но можно сказать — хочу быть «AI‑капитаном».
Ведущая: Капитан AI?
Майкл: Да, капитан AI. Мне нравится.
Как мы считаем цену акции в хаосе AI
Ведущая: Вернёмся к вопросу оценки. В такой волатильной и AI‑центричной среде как ты выставляешь долгосрочные и краткосрочные ценовые таргеты по акциям?
Майкл: Это действительно непросто.
Ключевая философия Coatue в публичных рынках — искать долгосрочных победителей и делать ставки на горизонте нескольких лет. На практике это означает, что, например, по Meta* у меня есть модель до 2031 года: я прогнозирую выручку, операционную прибыль, свободный денежный поток, EPS и предполагаемый мультипликатор на этот год. Из этого получается оценка целевой цены и ожидаемая доходность.
Параллельно мы строим классический DCF — дисконтированный денежный поток. Берём прогноз FCF на много лет вперёд, дисконтируем назад и сравниваем с текущей капитализацией.
Но одновременно с этим мы живём в мире, где акции двигаются каждый день. И если твой горизонт — 5–7 лет, это не означает, что ты можешь игнорировать кварталы. Ты обязан иметь весьма информированный взгляд на то, что произойдёт в следующем квартале.
Исторически в хедж‑фондовой индустрии было несколько «эволюционных ступеней». Первая волна — подход Джулиана Робертсона (Tiger Management) и инвесторов его школы, в том числе Филиппа, моего босса. Суть: глубокий фундаментальный анализ, горизонт в несколько лет, ставка на то, что рынок со временем «догонит».
Потом пришли фонды, которые сделали акцент на очень коротком горизонте: фокус на квартальных отчётах, на том, кто «переиграл/недоиграл» ожидания, и на данных в реальном времени. Большую роль сыграли альтернативные датасеты — кредитные карточки, веб‑трафик и т.д. На ранних стадиях, когда мало кто имел доступ к таким данным, это давало огромный edge.
Следующий этап — мульти‑менеджерские фонды (multi‑manager), где много секторов, каждый управляющий отвечает за маленький «карман» альфы, а на уровне всего фонда риски и факторы жёстко контролируются. Там основной фокус — максимизировать короткосрочную альфу при почти нулевом рыночном бете.
Сегодня, на мой взгляд, победная стратегия — это синтез. Ты должен:
- Понимать, кто станет долгосрочным победителем и проигравшим.
- Одновременно очень хорошо чувствовать краткосрочную динамику.
Потому что долгосрочный тренд — это просто последовательность кварталов. И, кроме того, краткосрочные «сбои» создают отличные возможности для входа.
Возьмём Netflix. В какой‑то момент было относительно понятно, каким будет «конечное состояние» бизнеса: глобальный лидер в стриминге, с высокой маржей и мощными денежными потоками. Но вдоль этого пути каждый небольшой сбой — замедление роста подписчиков, пересмотр цен, конкуренция — приводил к падениям акций на 20%. Если ты был слишком крупно позиционирован до такого отчёта, даже будучи правым в долгосроке, ты переживаешь очень болезненный день.
Задача — знать, когда вероятен такой сбой, и не быть чрезмерно агрессивным до него, а затем, когда ты понимаешь, что реакция рынка чрезмерна, — уметь увеличить позицию в момент дислокации. Это и есть искусство совмещать долгосрочное видение с тактической гибкостью.
AI‑цикл и «пузырь»: как мы управляем риском в техно‑концентрированном портфеле
Ведущая: Учитывая, что Coatue сильно сконцентрирован на технологиях, как вы балансируете внутри этих циклов, когда рынок невероятно благосклонен к AI, а многие говорят о «пузыре»?
Майкл: Мы думаем об этом буквально каждый день.
Если смотреть на технологический сегмент в целом, NASDAQ в этом году, например, вырос примерно на 17%. AI‑трейд глобально успешен, но внутри него огромное расслоение.
Возьмём инфраструктуру AI — всё, что связано со строительством дата‑центров, энергией, чипами. Акции компаний, задействованных в этом, выросли процентов на 50. При этом AI‑выигрывающие платформы вроде Microsoft или Meta* выросли, допустим, на 25%.
Даже в среде общего роста ты обязан правильно расставлять веса внутри портфеля: отбирать не просто «AI‑выигрышные» компании, а лучшие из лучших в каждом под‑сегменте. Именно так достигается outperformance.
При этом год не был ровным. Были моменты, когда всё выглядело настолько радужно, что я, 30‑летний, говорил: «Надо увеличивать риск, добавлять плечо». И вот здесь одно из выдающихся качеств Филиппа — он, пожалуй, лучший риск‑менеджер, которого я видел.
У него буквально интуитивное чувство, когда что‑то вот‑вот пойдёт не так. В периоды рыночных обвалов он много раз своевременно «резал gross» — то есть быстро снижал общий уровень задействованного капитала с, условно, 100% до 50% и больше переходил в кэш. И попадал по таймингу удивительно точно.
Пример — история с пошлинами Трампа. Когда он вышел к прессе с доской, на которой были нарисованы тарифы по всем странам, рынки сразу поняли, что нас ждёт серьёзный шок. Филипп в такие моменты очень быстро адаптирует риск‑профиль портфеля.
Он отлично умеет делать две вещи одновременно: искать и отбирать технологические тренды и конкретные акции‑победители и жёстко управлять риском общей экспозиции. Вторая способность, возможно, даже важнее первой.
Как «продавить» идею в фонд: искусство трёх предложений
Ведущая: Как выглядит процесс, когда ты хочешь провести новую идею в портфель? Как ты получаешь buy‑in Филиппа, Томаса и команды?
Майкл: В индустрии много людей, которые прекрасно умеют выбирать бумаги. Но в Coatue важна не только способность придумывать хорошие идеи, но и способность донести их до тех, кто принимает финальное решение.
Я видел и в Coatue, и в Melvin, и в других фондах примеры: очень умные люди, отличные сток‑пикеры, но они не умеют убедить CIO поставить идею в книгу.
Это в каком‑то смысле отдельное искусство. Ты тратишь 95% времени на погружение: модели, calls с экспертами, встречи с менеджментом, разбор маржинальности, юнит‑экономики, конкурентного ландшафта. В итоге у тебя 1000‑строчный Excel, пачка заметок и сложное ментальное представление о бизнесе.
Но чтобы идея вошла в портфель, ты должен уметь сжать всё это в три предложения. Такие, чтобы, услышав их, Филипп уже инстинктивно был готов купить акцию — ещё до того, как он посмотрит модель.
Это навык, который я продолжаю развивать. Я считаю, что Томас, брат Филиппа, — лучший, кого я видел в этой дисциплине. Он умеет взять невероятно сложную конструкцию и выжать из неё кристально ясный трёхпредложенческий питч. Ты слушаешь и думаешь: «Логично. Хочу это купить». А потом уже идёшь в детали модели и видишь, что всё это обосновано цифрами.
Я очень много думаю о том, как сделать питч простым, без потери сути. Это критически важно, если ты хочешь, чтобы идея действительно попала в портфель, а не просто осталась в твоём ноутбуке.
Как приватный AI влияет на публичный рынок
Ведущая: Если вернуться к AI и тому, как распределяется создаваемая стоимость… Очень интересно наблюдать за тем, что огромная часть настоящей инновации идёт из частного сегмента: OpenAI, Anthropic и прочие AI‑лаборатории. Они напрямую меняют правила игры на публичном рынке. Учитывая, что Coatue инвестирует и в частные, и в публичные компании, как это влияет на ваши решения? А потом я спрошу про оценки.
Майкл: Как я уже говорил, если ты инвестируешь в технологии, твой главный источник понимания будущего — это люди, которые это будущее создают.
У Coatue одно из ключевых преимуществ в том, что мы играем на обоих полях: и public, и private. Мы много общаемся внутри между командами. Я, как public‑инвестор, напрямую разговариваю с OpenAI, с Anthropic, с другими приватными AI‑игроками, чтобы понимать, что происходит на переднем крае.
За мои восемь–девять лет в профессии я никогда не видел такого момента, когда несколько частных компаний так сильно определяют перспективы и стоимость стольких публичных компаний. Речь идёт о триллионах рыночной капитализации, зависящих от того, какой именно путь выберут 2–3 AI‑лаборатории.
Чтобы правильно оценивать и публичные, и частные компании, ты должен понимать всю цепочку создания стоимости в AI — от чипов до конечных приложений.
Например, мне нужно понимать, сколько GPU Nvidia планирует продать в следующем году и кому. Потому что эти GPU расходятся между облачными провайдерами — AWS, Azure, GCP и т.д. А сейчас рост их облачных выручек во многом ограничен именно количеством доступных чипов. То есть прогноз поставок чипов становится ключом к прогнозу выручки cloud‑направлений big tech. Это типичный пример того, как знание всей экосистемы помогает лучше оценивать конкретные акции.
Где будет аккумулироваться наибольшая ценность в AI‑цепочке?
Ведущая: Как ты думаешь, где в этой цепочке — от инфраструктуры до конечных приложений — в итоге будет аккумулироваться основная экономическая ценность?
Майкл: Точно можно сказать, что значительная часть стоимости перейдёт к крупным публичным игрокам. Тот же Meta* уже сейчас выигрывает от AI очень существенно, и, на мой взгляд, будет аккумулировать ещё больше.
Но если сузить вопрос, картина становится запутанной. Недавно друг из Anthropic, занимающийся reinforcement learning, привёл хороший мысленный эксперимент. Возьмём нишу AI для программирования:
— С одной стороны, есть Cursor — крайне любимый и широко используемый кодинг‑агент. Они сфокусированы на одном конкретном use case, и делают его очень хорошо, стремительно набирая пользователей‑разработчиков.
— Чуть выше по «стеку» — AI‑лаборатории. У OpenAI есть свой кодинг‑ассистент, но он — лишь часть гораздо более широкого набора функций.
— Ещё выше — Google, который одновременно и лаборатория, и создатель «специализированных» инструментов, и облачный провайдер, и производитель собственных TPU (аналогов GPU), и владелец поиска, и обладатель тонны данных.
Возникает вопрос: кто выигрывает в этой конфигурации?
Если просто посмотреть на картинку, первая реакция: «Ну, очевидно, Google, у него всё и сразу». Но проблема в том, что из всех этих игроков именно небольшие специализированные приложения вроде Cursor сейчас любят и активно используют конечные пользователи. И Google, честно говоря, движется гораздо медленнее.
Этот шаблон, скорее всего, повторится во многих других вертикалях. В каждой нише может быть свой «Cursor», своя крупная лаборатория и свой «Google». Останутся ли специализированные агенты долгосрочными победителями, потому что они лучше всех решают конкретную задачу и обладают глубокой лояльностью пользователей? Или AI‑лабы в середине цепочки, вроде OpenAI, захватят основную маржу? Или же технологические конгломераты уровня Google, которые контролируют облако, чипы, поиск, рекламу и так далее, окажутся победителями благодаря масштабу и доступу к данным?
Я не думаю, что нам нужно прямо сейчас жёстко отвечать на этот вопрос. На ближайшие несколько лет место на рынке есть для всех трёх уровней.
Оценки OpenAI и прочих AI‑стартапов
Ведущая: Очень интересно наблюдать за премией, которую получают AI‑компании уже на самых ранних стадиях. У Carta есть статистика: Series A‑стартапы, которые позиционируют себя как AI, торгуются с премией около 30% к оценкам обычных компаний. OpenAI недавно обсуждает сделку на оценке $500 млрд в секондари. Я говорила об этом с Пором из Altimeter, с Альфредом Лином, скоро выйдет эпизод с Эладом Гилем — каждый по‑своему объясняет, почему оценка OpenAI может быть оправданной. И парадокс в том, что по сравнению с кучей мелких AI‑стартапов OpenAI реально выглядит более предсказуемой и понятной с точки зрения будущих доходов. Даже на уровне семейного офиса мы иногда садимся и думаем: «Вот новая чип‑компания. Есть ли у неё шанс реально обогнать Nvidia? Или нам лучше просто купить ещё опционов на Nvidia?» И почти всегда ответ: «Проще и безопаснее сделать ставку на лидера». У меня нет точного вопроса, но хочется услышать твоё видение.
Майкл: Начну с OpenAI. Мы инвесторы OpenAI, поэтому я довольно много думал об этом.
Оценка в $500 млрд в секондари мне кажется логичной и защищаемой. Многие удивляются, но попробуем взглянуть на это «по‑публичному».
У OpenAI около 800 миллионов еженедельных активных пользователей. По нашим оценкам, они проводят в ChatGPT примерно столько же времени в день, сколько люди проводят в Instagram. Meta* (Facebook*) сейчас стоит около $2 трлн. OpenAI оценивают в $500 млрд.
Можно ли представить, что OpenAI вырастет от $500 млрд до $2 трлн, где сегодня Meta*? Легко. Лично я думаю, что сама Meta* может утроить капитализацию за 5 лет (с $2 трлн до $6 трлн). Если Meta* утроится, что мешает OpenAI вырасти, условно, с $0,5 трлн до $3 трлн в том же горизонте?
К тому же, мы, как правило, даже не закладываем в модель все потенциальные направления, куда OpenAI может пойти. Они могут:
— стать крупнейшим облачным провайдером для AI‑нагрузок,
— построить мощную consumer‑соцсеть вокруг Sora и других мультимодальных моделей,
— сделать крупнейшую платформу «агентов»,
— создать полноценного конкурента AWS/Azure/GCP в части AI‑инфраструктуры,
— выстроить глубочайшую монетизацию через умные ассистенты, commerce, рекламу.
Плюс у них невероятная концентрация талантов и лидер, который агрессивно обеспечивает им доступ к вычислительным ресурсам и данным, и явно чувствует «дух времени».
На этом фоне оценка $500 млрд не выглядит абсурдной. Это, на мой взгляд, один из редких случаев, когда огромная приватная оценка действительно может быть оправдана в сравнении с публичным рынком.
Там, где становится сложнее — это нижние уровни пирамиды: тысячи новых AI‑стартапов. AI делает запуск компании беспрецедентно лёгким: два человека в общежитии с хорошим кодинг‑агентом могут построить то, на что раньше нужна была команда из десяти или двадцати человек.
Размер потенциальных рынков гигантский: если global labor spend — $20 трлн, а глобальный рынок софта — примерно $1 трлн, то, грубо говоря, «20 трлн труда» — это теоретический верхний предел TAM для AI. Шанс «выиграть в лотерею» есть у многих.
Но выбирать победителей становится крайне сложно. Ты вкладываешься в многообещающий AI‑стартап, а затем OpenAI или Google выходят на Dev Day и презентуют функциональность, которая «шёрлокит» (Sherlocking — термин из Apple‑мира) большую часть того, что делает этот стартап. И это уже не гипотетика — это реальность, которую мы видим.
Поэтому для меня лично ставка на лидеров первого эшелона часто немножко «спокойнее», чем попытка собрать портфель из десятков ранних AI‑игроков, где риск вытеснения продуктом большой лаборатории очень велик.
Что именно мы меряем: метрики, данные, сигнал инфлекции
Ведущая: Sorcery спонсирует Brex — они про «умные траты, высокую скорость, эффективность». В каком‑то смысле вы делаете то же самое, только в мире капитала. Для тебя лично — какие KPI и метрики внутри компаний самые важные? Что ты отслеживаешь, чтобы понять, что бизнес реально успешен?
Майкл: Сильно зависит от индустрии, но есть общие принципы.
Мы всегда держим в голове 5–6‑летний сценарий. Но в ближнем горизонте наша главная задача — отслеживать инфлекции.
Инфлекция — это точка, в которой что‑то в бизнесе начинает двигаться быстрее или медленнее, чем ожидает рынок:
— ускорение/замедление роста выручки,
— перелом в динамике маржи,
— сдвиг в структуре затрат,
— изменение в юнит‑экономике.
Каждая такая точка — шанс проверить нашу долгосрочную гипотезу и, в хорошем сценарии, получить ускоренную переоценку акций (pull‑forward IRR). Чем раньше рынок поймёт, куда фактически движется компания, тем раньше цена приблизится к нашей оценке справедливой стоимости.
Для этого мы отслеживаем буквально всё: от агрегированных данных по транзакциям по картам до e‑mail‑трафика, до специфичных для логистики или рекламы метрик. Каждый четверг мы садимся и обсуждаем KPI по каждой компании, которую покрываем, даже если у нас нет по ней позиции. Потому что неожиданный сдвиг в таких метриках может стать источником новой идеи — или сигналом, что макро‑среда смещается.
Например, в третьем квартале рынок digital‑рекламы был очень сильным. Но пару недель назад мы увидели первые признаки замедления. Встаёт вопрос: это сезонный «плечевой период» или ранний сигнал того, что потребительские траты замедляются? Такие наблюдения важны и на уровне отдельных акций, и на уровне понимания экономики в целом.
Самое интересное начинается, когда ты можешь сочетать несколько нестандартных датасетов и получить картинку, которую другие не видят.
Кейс Reddit: как данные помогли понять, что это AI‑выигрыватель
Ведущая: Reddit — отличный пример. Я долго не могла понять, почему люди готовы платить Reddit такие деньги за их данные.
Майкл: Reddit — прекрасный кейс.
Мы инвестируем в Reddit, очень уважаем Стива Хаффмана и команду. Мы верим, что Reddit со временем станет гораздо более крупным бизнесом, с мощной рекламной моделью. И в AI‑контексте Reddit обладает уникальным активом: человеческим user‑generated content.
Для тренировки моделей сейчас критически важно иметь доступ к живому, человеческому, дискуссионному контенту. Если OpenAI хочет сделать шопинг‑ассистента, который реально помогает людям выбирать товары, где взять отзывы и обсуждения? Сегодня большая их часть — в Google Search и на Reddit, а не внутри ChatGPT.
Поэтому в некотором смысле, если OpenAI хочет построить «покупательского агента номер один», им нужно хорошо договориться с Reddit. И платить готовы, по нашему ощущению, будут очень немало.
Был момент, когда поисковая выдача начала резко меняться из‑за AI Overviews в Google. В старой модели, когда ты вводил запрос, ссылки на Reddit были почти всегда вверху. В новой — экран занимала AI‑сводка, а Reddit смещался ниже.
В какой‑то момент рост пользователей Reddit замедлился, и рынок мгновенно решил: «Ага, рост был за счёт Google, теперь их “вырубили” AI‑обзорами, всё, дальнейшего роста не будет». Акции сильно просели, нарратив стал негативным: «AI убивает Reddit».
Мы посмотрели на данные. В старом мире, допустим, Reddit появлялся в топ‑результатах поиска Google в 10% случаев (цифра условная). Когда Google только запустила AI Overviews и показывала их пока ещё в 5% запросов, Reddit в этих обзорах почти не фигурировал — условные 2%. Это выглядело плохо.
Но за пару месяцев Google расширила долю запросов с AI Overviews с 5% до 50%. И одновременно доля запросов, в которых внутри AI Overviews фигурировал Reddit, выросла с 2% до, скажем, 15% — то есть стала даже выше, чем в «старом» поиске.
Вывод: проблема переходного периода будет решена, а долгосрочно — Reddit становится даже важнее в AI‑мире, чем раньше. Пользователи явно любят видеть ссылки на Reddit в этих AI‑ответах, Google это видит по engagement и увеличивает включение.
Поняв это, мы наоборот усилили убеждённость в Reddit как AI‑выигрывателе, а не жертве. И, когда рынок «переварил» эту новую реальность, акции пошли сильно выше.
Почему Reddit‑данные стали вдруг такими дорогими
Ведущая: Но почему за данные Reddit платят столько? В чём перелом?
Майкл: Изначально, на самом раннем этапе, всё было довольно просто. OpenAI и другие лаборатории просто скрейпили интернет. Reddit, Google и прочие стали осознавать, что на их данных строятся многомиллиардные модели без формального разрешения. Возник риск судебных исков.
В какой‑то момент стороны сели за стол. Примерно в таком духе: «Хорошо, мы не будем вас судить за прошлое, вы платите нам лицензионный платёж за прошедшее и за право обновлять данные в будущем». Порядок цифр — около $50 млн в год от Google и сравнимый — от OpenAI.
Консенсус тогда был такой: основная ценность — это уже накопленный корпус данных. Дописываемые ежедневно новые посты по сравнению с многолетней историей — небольшой инкремент, значит, стоимость лицензии со временем расти не будет.
Но по мере эволюции AI стало понятно, что инкрементальные данные, особенно в сегментах вроде рекомендаций, отзывов, шопинга, стоят всё дороже. Если ты хочешь построить лучшего в мире шопинг‑ассистента, а большая часть действительно содержательных обсуждений товаров — на Reddit, тебе нужны не только архивные, но и свежие, живые данные.
Есть слухи, что Meta* нанимала отдельных специалистов по $100 млн компенсации, чтобы строить AI‑модели. Если компания готова платить такие суммы конкретному человеку, как ты думаешь, сколько она готова заплатить за ключевой датасет, который может определять успех всей многотриллионной e‑commerce‑экосистемы? Явно больше, чем те $50 млн, о которых говорили вначале.
Что такое Coatue и при чём здесь пляж
Ведущая: У меня есть последний, самый сложный вопрос. Готов?
Майкл: Готов.
Ведущая: Вокруг названия Coatue до сих пор путаница. Я знаю, что Филипп и Томас — французы, но мой бывший партнёр, с которым я работала, называл ваш фонд «Коуату».
Майкл: Да, это неправильно, просто фактологически неверно. (Смеётся.)
Ведущая: Прости, Марк, пришлось тебя сдать. Объясни, пожалуйста, откуда взялось название Coatue и как правильно его произносить.
Майкл: Правильно — «Коатю» (Coatue). Это название пляжа на Нантакете. Филипп, насколько я знаю, проводил там много времени, и название оттуда.
Забавно, но за всё время моей работы в Coatue я почти никогда не слышал, чтобы кто‑то всерьёз обсуждал сам пляж. Хотя это не совсем правда: сейчас мы перестраиваем офис, добавляем новый этаж, потому что сильно расширяемся. И когда обсуждали, как назвать новые переговорки, Томас предложил назвать их в честь других пляжей Нантакета. Так что «пляжная» тема всё-таки живёт.
Ведущая: В общем‑то, хедж‑фонду в Мидтауне Манхэттена не помешает немного пляжной атмосферы.
Майкл: С учётом того, что Мидтаун — это скорее штормовое море, где каждый рыночный день напоминает бурю, наличие в офисе хоть какого‑то «пляжа» точно не повредит.
- Meta*, Instagram* запрещены на территории РФ
